文章目錄

• 前言
• 一、環境空氣質量評價挑戰賽
• 二、源碼
• • 1.LineRegression
• 總結

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前言

沒事的話就也來參加一下這些比賽吧，只要進入前20%就有證書發啦，以后說不定有用噢

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一、環境空氣質量評價挑戰賽

數據預覽：

參賽鏈接
這是一個時間序列問題，數據是沒有缺失的，是一個典型的回歸問題，后續可能考慮提升樹啊，XGBoost，lightGBM，DNN，LSTM等等

好吧，更一下這里有個XGBoost的鏈接，不過只有0.08的分數。
https://blog.csdn.net/qq_44694861/article/details/118240970

二、源碼

1.LineRegression

代碼如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.metrics import mean_squared_errordef rmse(y_true, y_pred):return mean_squared_error(y_true=y_true, y_pred=y_pred) ** 0.5train = pd.read_csv('C:/Usersx/Desktop/環境空氣質量評價挑戰賽/初賽_訓練集/保定2016年.csv') test = pd.read_csv('C:/Usersx/Desktop/環境空氣質量評價挑戰賽/初賽_測試集/石家莊20160701-20170701.csv')data = pd.concat([train, test]).reset_index(drop=True) data['month'] = data['日期'].apply(lambda x: str(x).split('/')[1]) data_onehot = pd.get_dummies(data['質量等級']) data = pd.concat([data, data_onehot], axis=1)feature = ['AQI', 'PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3_8h','month', '嚴重污染', '中度污染', '優', '良', '輕度污染', '重度污染' ] label = 'IPRC'train = data[:train.shape[0]] test = data[train.shape[0]:]oof_train = np.zeros((train.shape[0],)) oof_test = np.zeros((test.shape[0],))kf = KFold(n_splits=2, random_state=66, shuffle=True) for index, (tr_index, vl_index) in enumerate(kf.split(train)):X_train, X_valid = train.iloc[tr_index][feature].values, train.iloc[vl_index][feature].valuesy_train, y_valid = train.iloc[tr_index][label], train.iloc[vl_index][label]lf = LinearRegression()lf.fit(X_train, y_train)oof_train[vl_index] = lf.predict(X_valid)oof_test = oof_test + lf.predict(test[feature].values) / kf.n_splitsr = rmse(train[label], oof_train) print('RMSE:%f'%r)submit = test[['日期']] submit = submit.reset_index() submit.drop('index', axis=1, inplace=True)temp = pd.DataFrame(oof_test) submit = pd.concat([submit,temp],axis=1)submit.columns = ['date', 'IPRC'] submit.to_csv('C:/Usersx/Desktop/環境空氣質量評價挑戰賽/submit.csv', index=False)

總結

提示：返回分數一般是0.04左右啦。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2021科大讯飞_环境空气质量评价挑战赛_LineRegression_baseline0.04385的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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